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Enregistrement W2069356556 · doi:10.2118/150315-ms

Optimal Application Conditions for Heavy-Oil/Bitumen Recovery by Solvent Injection at Elevated Temperatures

2011· article· en· W2069356556 sur OpenAlex
Hector Leyva-Gomez, Tayfun Babadagli

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference and Exhibition · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAsphalteneSolventAsphaltPetroleum engineeringEnhanced oil recoverySteam injectionWater injection (oil production)Oil sandsMaterials sciencePropaneLight crude oilEnvironmental scienceChemical engineeringChemistryGeologyOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Steam injection is the most common technique in heavy oil/bitumen recovery. However, the emission of greenhouse gases into the atmosphere, its water requirements and excessive operational cost and problems entail finding alternative solutions. One approach is combining steam and solvent injection by taking advantage of steam injection preheating the reservoir for more effective solvent recovery application. In this case, the performance of subsequent solvent injection strictly depends on the temperature and pressure in the reservoir. Recent experimental studies on superheated solvent injection showed that solvent in the gas formed near the saturation line yields an optimal recovery minimizing the asphaltene precipitation and maximizing the recovery. This paper investigates this process through a numerical modeling exercise and formulates the optimal pressure and temperature conditions for different reservoir conditions and hydrocarbon solvents. We first report the results of numerical simulation of laboratory experiments, in which heavy oil was exposed to solvent vapour at high temperatures. To achieve these results, a radial 3D numerical model of 15x1x63 cells was constructed using a commercial numeric simulator. The injection of either propane or butane into sand packs or consolidated sandstones at elevated temperatures was simulated. A pressure-temperature sensitivity analysis was carried out for different core sizes to understand the dynamics of the gravity drainage process associated with asphaltene precipitation. Asphaltene pore plugging behaviour was modeled and diffusion of solvent into the heavy oil was analyzed to determine both ideal solvent type and optimal operating conditions for solvent injection at high temperatures. Our preliminary results and observations showed that the solvent should be in the gas phase and its sensitivity to temperature and sample height (for effective gravity drainage) is more critical than the pressure. There also exists a critical temperature that yields amaximum recovery and this value was determined for the rock/reservoir types and solvents considered in this study. Solvents considered, i.e., propane and butane, behaved differently in terms of asphaltene precipitation and its effects on ultimate recovery. The history matching to the experimental data was achieved primarily by considering this effect.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle